ロジスティック回帰

Pythonで学ぶ予測分析入門

Nele Verbiest, Ph.D

Data Scientist @PythonPredictions

ロジスティック回帰：直感的理解

ロジスティック回帰：ロジット関数

$a*age + b$ の出力は実数
予測値は 0 または 1
ロジット関数が $a*age + b$ を確率に変換

Pythonによるロジスティック回帰

from sklearn import linear_model

logreg = linear_model.LogisticRegression()

X = basetable[["age"]]

y = basetable[["target"]]

logreg.fit(X,y)

print(logreg.coef_)

[[ 0.02449202]]

print(logreg.intercept_)

[-4.3299131]

多変量ロジスティック回帰

単変量：$ax + b$

多変量：$a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n + b$

X = basetable[["age","max_gift","income_low"]]

y = basetable[["target"]]

logreg.fit(X,y)

print(logreg.coef_)

[[ 0.0243308   0.03906065 -0.76793773]]

print(logreg.intercept_)

[-8.80643545]

練習しましょう！

Pythonで学ぶ予測分析入門